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TL-JAVA+AI大模型智能应用开发

在人工智能技术席卷全球的当下，企业级大模型应用正成为数字化转型的核心驱动力。然而，传统Java开发者往往面临技术断层：既需要突破AI算法的复杂门槛，又要解决大模型与现有业务系统的融合难题。...TL课程（Tech Link AI Engineering Course）通过独创的“工程化+场景化”双轨体系，成功帮助超5000名Java开发者转型为AI智能系统架构师，实现从代码执行者到智能系统构建者的跨越...Java开发转型后，主导设计的“智能供应链系统”帮助企业降低库存成本2.1亿元，获评“中国AI应用创新奖”。...，保障企业数据安全具身智能集成：探索大模型与机器人、物联网设备的深度融合在AI重塑产业格局的今天，TL课程证明：Java开发者不仅不会被时代淘汰，反而能凭借工程化优势成为智能系统构建的核心力量。...这场由Java引发的智能革命，才刚刚拉开帷幕。

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TL-JAVA+AI大模型智能应用开发

在人工智能的浪潮之巅，大语言模型（LLM）以其惊人的能力，正以前所未有的深度和广度重塑着各行各业。...中坚：构建企业级AI应用的“承重墙”当AI应用从原型走向生产，它就必须具备企业级应用应有的所有特质：高并发、高可用、可扩展和可观测。这正是Java最擅长的领域。1....以Spring Boot和Spring Cloud为代表的Java微服务技术栈，为AI服务化提供了“开箱即用”的解决方案。...结语：Java，AI时代的可靠基石从最初的一个简单API调用，到一个承载着核心业务、具备高可用性和可扩展性的企业级AI服务，Java以其无与伦比的生态成熟度、稳定性和企业级特性，为AI大模型的全链路开发铺就了一条坚实的道路...在这个AI驱动的时代，Java工程师正凭借其深厚的工程功底，成为连接智能与商业、驱动产业智能化转型的核心力量。

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图灵-JAVA+AI大模型智能应用开发课程

这些问题的答案，构成了 Java 工程师在 AI 时代不可替代的专业壁垒。...通过模拟真实企业场景——如智能合同审查、工业设备故障诊断、客户服务知识中枢等——学员将亲手构建端到端的 Java + AI 解决方案：从前端请求接入、上下文管理、模型路由，到后端推理调度、结果缓存、审计追踪...这些能力，正是当前企业招聘“AI 系统工程师”“智能后端架构师”“大模型集成专家”等岗位的核心要求。...Python 让 AI 被看见，而 Java 让 AI 被信任、被规模化、被真正用起来。《TL-JAVA+AI 大模型实战》不教人追逐热点，而是锻造在 AI 落地深水区中稳扎稳打的核心战斗力。...站在 2025 年回望，那些率先掌握“推理部署 + 系统集成”双轮驱动能力的 Java 工程师，将成为企业智能化转型的中流砥柱。而你，只需一次前瞻性的投入，便可锁定通往 2030 的高价值技术赛道。

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腾讯人工智能AI接口-Java客户端

概述 TAIP是调用腾讯AI接口封装的Java客户端。目标：为调用腾讯AI功能的开发人员提供了一系列的交互方法。...功能直接使用JAR包步骤如下： 1.在腾讯AIQQ群下载Java SDK压缩工具包或点击下载最新jar。 2.将下载的tai-java-sdk-version.zip解压后，复制到工程文件夹中。...3.在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 4.添加SDK工具包tai-java-sdk-version.jar。...支持 JAVA版本：1.7+ 使用 ? 下载 https://gitee.com/xshuai/taip.git 截图 ? ?

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AI智能体

langchain 概述 langchain是LLM与AI应用的粘合剂，是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序过程，它也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。...chains，langchain把提示词、大语言模型、结果解析封装成chain，并提供标准的接口，以便允许不同的chain形成交互序列，为AI原生应用提供端到端的chain。...content='Hi.'), SystemMessage(content='你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI...messages) print(response.content) 这里的 ZHIPUAI_API_KEY 需要你自己去智普网站 https://open.bigmodel.cn 去注册就有，运行结果智能助手显神通...的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果智能助手显神通，问答之间意无穷。

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搭建AI智能体的Java神器：Google ADK深度解析

还在羡慕Python在AI领域的风头无两？Java程序员的春天来了！Google开源的Agent Development Kit (ADK) for Java让我们也能优雅地构建AI智能体。...先来看看这是个什么神器 ADK：让Java开发者也能轻松玩转AI智能体想象一下，你只需要几行Java代码，就能创建一个会搜索、会分析、会生成报告的AI助手。听起来像科幻小说？...; }} 总结：Java程序员的AI新时代 Google ADK for Java的出现，让Java程序员终于有了原生的、专业的AI开发工具。...不需要学习Python，不需要复杂的配置，几行熟悉的Java代码就能构建出令人惊艳的AI应用。AI的未来不应该只属于Python，Java程序员的春天已经到来。...现在就去试试ADK，开始你的AI智能体开发之旅吧！

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Java智能之Spring AI：5分钟打造智能聊天模型的利器

前言尽管Python最近成为了编程语言的首选，但是Java在人工智能领域的地位同样不可撼动，得益于强大的Spring框架。随着人工智能技术的快速发展，我们正处于一个创新不断涌现的时代。...从智能语音助手到复杂的自然语言处理系统，人工智能已经成为了现代生活和工作中不可或缺的一部分。在这样的背景下，Spring AI 项目迎来了发展的机遇。...该项目的初衷在于推进生成式人工智能应用程序的发展，使其不再局限于Python开发者。 Spring AI 的核心理念是提供高度抽象化的组件，作为开发AI应用程序的基础。...本期主要着重展示如何有效利用Spring AI的ChatClient，特别是在本示例中应用Spring AI的智能聊天模型。...它不仅能将AI模型输出映射为POJO，还能与主流矢量数据库提供商无缝集成，从而显著提升开发AI应用程序的效率和可靠性。与Python相比，Java在企业级应用和大型系统中具有显著优势。

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AI智能体(四)

接AI智能体(三) memory工具使用以往，我们都是直接跟大模型进行交互，没有办法系统的实现记忆。...以太坊作为加密货币市场的第二大币种，它不仅仅是一种数字货币，还拥有智能合约功能，是许多去中心化应用（DApp）和去中心化金融（DeFi）项目的平台。以下是我对以太坊前景的分析： 1....**智能合约和应用生态**：以太坊拥有强大的开发者社区和丰富的应用生态，这推动了其需求的增长，并对价格产生积极影响。 2....**跨链技术的进步**：随着跨链技术的发展，以太坊能够与其他区块链网络进行互操作，这可能会扩大其生态系统，并增加其作为价值转移和智能合约平台的吸引力。 5....- **竞争加剧**：其他智能合约平台的出现可能会分散开发者和用户的注意力，从而影响以太坊的市场份额。投资者应该认识到，以太坊投资同样伴随着高风险，特别是在技术升级和监管环境不断变化的当下。

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AI智能体(六)

接AI智能体(五) Dify Dify是一个开源的Agent开发平台，使用Dify有两种方式，一种是使用Dify的在线平台。https://cloud.dify.ai。一种是进行私有化部署。...DEPLOY_ENV: ${DEPLOY_ENV:-PRODUCTION} CHECK_UPDATE_URL: ${CHECK_UPDATE_URL:-https://updates.dify.ai...true} WEAVIATE_AUTHORIZATION_ADMINLIST_USERS: ${WEAVIATE_AUTHORIZATION_ADMINLIST_USERS:-hello@dify.ai...: ${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MIN:-512m} OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MAX: ${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MAX:-1024m}...: -Xms${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MIN:-512m} -Xmx${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MAX:-1024m} OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD

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AI：什么是智能?

文章分类在学习摘录和笔记专栏：学习摘录和笔记（6）---《AI：什么是智能?》 1 智能是什么？人具有智能的一部分，而不是全部。...3 人机融合智能：一种新型智能形式，它不同于人的智能、也不同于人工智能，是一种跨物种越属性结合的下一代智能科学体系。...目前科技进展的种种迹象表明：人的意向性+机的形式化是完成智能最高形式若人的智能可分为理智、情智和意智。...那么现有的人工智能解决的主要是理智部分；伦理道德宗教面对的常常是情智；意智是那些人文艺术等创造性意识力衍生出的智能。...智能化：是指由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用。智慧化：就是升级版的智能化。

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【AI智能体创作】

AI智能体创作思路 AI智能体的核心在于模拟人类思维和行为模式，通过算法和数据处理实现自主决策。创作思路通常包括目标定义、数据收集、模型训练、评估优化等环节。...目标定义阶段明确智能体的功能边界，比如聊天机器人、游戏NPC或自动化工具。数据收集阶段获取相关领域的语料、图像或其他输入数据。模型训练阶段选择合适的算法架构，如深度学习、强化学习或规则引擎。...案例分析以智能写作助手为例，分析其设计流程。需求分析阶段确定用户需要语法检查、内容生成或风格转换等功能。技术选型阶段可能采用GPT-3等大语言模型作为基础架构。...GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2-medium") model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium") input_text = "AI...测试显示新版本准确率下降超过5%时联邦学习实施方案：采用安全聚合协议(Secure Aggregation)保护参与方数据支持横向联邦(相同特征空间)和纵向联邦(不同特征空间)两种模式典型应用案例：医疗AI

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AI智能体(五)

接AI智能体(四) MetaGPT 环境装配 metagpt下载地址：https://github.com/geekan/MetaGPT conda create -n metagpt python=...gpt-3.5-turbo api_key: "******" 测试：在终端命令行中进入Meta-GPT-main目录中执行 metagpt "Write a cli snake game" 单动作智能体...多动作智能体 import asyncio import sys import subprocess from metagpt.llm import LLM from metagpt.actions import

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AI智能体(二)

我是人工智能助手智谱清言，可以叫我小智，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。'...model_name': 'glm-4', 'finish_reason': 'stop'}, id='run-b982480c-39d9-4445-8888-62a10339ef86-0')]} 状态持久化许多AI

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AI 智能客服系统

AI/NLP 引擎：核心的 AI 技术组件，负责自然语言理解、意图识别、对话管理、上下文语义理解等；可与知识库交互检索答案。...消息队列（Kafka/RabbitMQ 等）：用于异步处理海量日志或请求；AI 引擎与日志分析平台可通过队列进行消息异步传输。...会话管理层 → AI/NLP 引擎协议：REST 或 gRPC。通信方式：同步请求，以获取实时对话结果。...通信方式：同步/双向沟通，若 AI 无法回答或需要人工介入则立即调用坐席系统。...AI/NLP 引擎选型：自研/开源：Hugging Face Transformers、Rasa、BERT/LLM 模型微调等；云服务：腾讯云 NLP、阿里云智能对话机器人、Azure

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Notion AI 智能体

NotionAI智能体Notion3.0的AI智能体通过自动化流程实现复杂任务闭环。其核心能力包括智能搜索、数据分析、决策制定和执行操作。...零一万物万智2.5平台解析万智2.5平台采用多智能体协作架构，每个角色对应特定职能：市场智能体：自动生成营销方案并执行投放HR智能体：处理招聘全流程，包括简历筛选和面试安排财务智能体：实时监控预算并生成分析报表平台通过智能体间的通信协议实现协作...例如启动新项目时，系统自动组建包含产品、设计、开发智能体的虚拟团队，各角色通过API交换数据并同步进度。...：知识库建设：结构化企业数据供智能体调用权限管理：设置不同智能体的数据访问层级验证机制：关键决策需加入人工审核环节典型部署流程包括POC测试阶段，先选择单一业务场景验证，如自动生成周报，再逐步扩展至复杂业务流程...监控系统需记录智能体的决策路径和执行效果，便于持续优化。

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Java企业AI智能问数：数据来源难题与实战解法

Java企业AI智能问数：数据来源难题与实战解法在Java企业开发中引入AI智能问数，本是为了让数据决策更高效，但多数团队刚起步就陷入数据困局——数据散落在不同系统、格式五花八门，明明都是企业的核心资产...Java企业AI智能问数常见的数据源难题，主要集中在八类场景，每类都有其典型痛点：系统内置的CRM、ERP数据，面临协议不兼容、权限对接复杂且难以实时同步的问题；员工日常编辑的Excel文件，格式混乱...网页公开数据结合Headless Browser与AI能力，智能识别核心内容块，过滤广告和导航等无关信息，将网页转化为干净的语义对象，解决动态加载、反爬和噪声大的问题。 5....其实，Java企业AI智能问数的核心，是让数据层从被动的“ETL管道”升级为具备自适应解析能力的“数据感官系统”。...JBoltAI在这一领域的实践，为开发者提供了不少可参考的思路，帮助团队更高效地打通数据孤岛，让AI智能问数真正落地见效。

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AI 智能体（AI Agent）的开发

AI 智能体（AI Agent）的开发是一个复杂且多阶段的过程，涉及需求分析、算法设计、模型训练、系统集成和部署等多个环节。以下是 AI 智能体开发的典型流程。...1.需求分析与定义1.1明确目标确定 AI 智能体的核心功能和应用场景（如聊天机器人、推荐系统、自动驾驶等）。定义智能体的输入、输出和交互方式。...5.2模块集成将 AI 模型集成到应用程序中。与其他模块（如数据库、用户界面）进行交互。5.3性能优化优化模型推理速度（如模型量化、剪枝）。...验证 AI 智能体在实际场景中的表现。6.3用户测试邀请目标用户进行测试，收集反馈。根据反馈调整模型和系统。7.部署与监控7.1部署环境选择部署平台（如云端、边缘设备）。...总结AI 智能体的开发流程包括需求分析、数据收集、模型设计、训练与评估、系统集成、测试验证、部署监控和维护迭代。通过合理规划和使用工具，可以高效地开发出功能强大、性能优异的 AI 智能体。

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AI 智能体（AI Agent）的应用

AI 智能体（AI Agent）的应用非常广泛，几乎涵盖了我们生活的方方面面。它们能够自主地感知环境、做出决策并执行行动，从而完成各种复杂的任务。以下是一些 AI 智能体的典型应用场景。...客户服务：智能客服机器人：能够 24/7 回答客户的常见问题、处理订单、提供技术支持等，提高客户服务效率和满意度。例如，银行、电商平台的在线客服。...娱乐：游戏 AI：在游戏中扮演各种角色，例如敌人、队友、NPC 等，提高游戏的可玩性和挑战性。内容创作：能够生成文本、图像、音乐等内容，例如写小说、作诗、绘画等。...百度的文心一言 APP 上的智能体：可以进行“视频对话”、背单词、纠正口语，还可以通过 AI 智能体模拟面试、与 AI 古人对话等，体现了 AI 智能体在内容创作和人机交互方面的应用。...总而言之，AI 智能体正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着技术的不断发展，AI 智能体的应用领域还将不断拓展，为我们带来更多的便利和创新。

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智能视频分析ai图像精准智能识别

智能视频分析ai图像精准智能识别包含图像解决、数字图像处理、行为识别、状态识别、视频帧全自动监控分析，体现了智能视频分析ai图像精准智能识别的工作能力。...根据智能视频分析ai图像精准智能识别，智能视频内嵌式识别专用工具可以分析监控视频监管下的图像，并将合理信息内容变换为有价值的信息发给后台，使视频监管从处于被动监管变化为积极监管。...现阶段，销售市场上面有完善的智能视频分析ai图像精准智能识别算法，如智能化工厂安全头盔配戴识别、车牌号识别、抽烟识别、浓烟火苗识别、工作人员擅自离岗识别、工作人员摔倒等运用。...智能视频分析ai图像精准智能识别的有关生产商已经不断完善关键优化算法，以提升智能视频分析技术性的运用，完成智能视频分析商品的真真正正商用化。...与此同时，充分考虑不断完善、更繁杂、变化多端的应用领域，智能视频分析技术性的快速发展也应重视识别、分析大量的行为表现和出现异常事情、成本低、更灵敏的商品类型等方面。

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【AI系统】AI芯片驱动智能革命

其次我们来谈谈人工智能的概念。人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和执行人类智能任务的科学和技术领域。...机器学习、深度学习算法是人工智能领域技术的重要载体，可以统称为 AI 算法，其计算模式与传统的算法有所不同。...如今随着 OpenAI 公司的 ChatGPT/GPT4 等模型的惊艳出场，引发了各个行业对人工智能技术的广泛关注和应用推动，更多 AI 算法需要部署，激发了更大的算力需求，无疑 AI 芯片是整个 AI...AI 芯片的分类 AI 芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。...边缘的应用场景更加丰富，如智能手机、智能驾驶、智能安防等。通过 AI 芯片丰富的应用场景，可以看到人工智能技术对我们未来生活的影响程度。

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